#导入pandas与numpy
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建特征列表。
column_names = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size', 'Uniformity of Cell Shape', 'Marginal Adhesion', 'Single Epithelial Cell Size', 'Bare Nuclei', 'Bland Chromatin', 'Normal Nucleoli', 'Mitoses', 'Class']

#使用pandas.read_csv函数从互联网读取指定数据
data = pd.read_csv('D://文档//breast-cancer-wisconsin.data',names=column_names)


#将？替换为标准缺失值表示
data=data.replace(to_replace='?',value=np.nan)
#丢失带有缺失值的数据（只要有一个维度缺失）
data=data.dropna(how='any')
#输出data的数据量和维度
#print data
data.shape


#使用sklearn.cross_valiation里的train_test_split模块用于分割数据
from sklearn.model_selection import train_test_split
#随即采样25%的数据用于测试，剩下的75%用于构建训练集合
x_train , x_test, y_train , y_test=train_test_split(data[column_names[1:10]],data[column_names[10]],test_size=0.25,random_state=33)

#检查训练样本的数量和类别分布
print (y_train.value_counts())

#检查测试样本的数量和类别分布
print (y_test.value_counts())

#从sklearn.preprocessing里导入StandardScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
#从sklearn.linear_model里导入LogisticRegression和SGDClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import SGDClassifier

#标准化数据，保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0.使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导
ss=StandardScaler()
x_train=ss.fit_transform(x_train)
x_test=ss.transform(x_test)

#初始化LogisticRegression()和SGDClassifier()
lr=LogisticRegression()
sgdc=SGDClassifier()
#调用LogisticRegression的fit函数/模块用来训练模型参数
lr.fit(x_train,y_train)
#使用训练好的模型lr对x_test进行预测，结果存储在变量lr_y_predict中
lr_y_predict=lr.predict(x_test)
#调用SGDClassifier的fit函数/模块用来训练模型参数
sgdc.fit(x_train,y_train)
#使用训练好的模型sgdc对x_test进行预测，结果存储在变量sgdc_y_predict中
sgdc_y_predict=sgdc.predict(x_test)


#从sklearn.metrics 里导入 classification_report模块
from sklearn.metrics import classification_report
#使用逻辑斯蒂回归模型自带的评分函数score获得模型在测试集上的准确性结果
print ('Accuracy of LR Classifier :' , lr.score(x_test,y_test))
#利用classification_report模块获得LogisticRegression其他三个指标结果
print (classification_report(y_test,lr_y_predict,target_names=['Benign','Malignant']))

#使用随机梯度下降模型自带的评分函数score获得模型在测试集上的准确性结果
print ('Accuracy of SGD Classifier :',sgdc.score(x_test,y_test))
#利用classification_report模块获得SGDClassifier其他三个指标结果
print (classification_report(y_test,sgdc_y_predict,target_names=['Benign','Malignant']))





print("hello world");
